数字华谊：灯塔工厂建设ing（第五期）

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灯塔工厂建设ing

9月8日，灯塔工厂项目组邀请华东理工大学副教授杨明磊博士到漕泾基地为项目组成员介绍全流程机理模型及相关应用。杨明磊以炼化企业为例，讲述了如何通过构建全流程机理模型，对实际化工生产过程进行实时调控，以达到一个更好的总收益。大家讨论热烈，都认同机理模型的外延性比大数据模型更好。杨明磊还对项目组成员提出的问题进行了一一解答。同时，双方对未来的合作充满了期待。

本栏目邀请了3位灯塔项目组成员来交流，他们分别来自不同公司。

A1用例是灯塔项目实施的第一个数字化用例，面对新的团队，新的岗位以及新的工作，最初的我是怀着激动和紧张的。最开始，我被定位为项目的数据工程师，工艺专业的我在数据分析和编程的等方面并没有很多的基础，从向外部专家请教，到参与Python语言培训，再到利用Python进行数据做图和分析，我不断地学习成长。在提高数据分析能力的同时，我也认真学习敏捷工作法。目前，我转为担任团队的“敏捷大师“，主要负责对项目敏捷迭代工作的展开和任务进度的把控和调整。在这个过程中，我也意识到了敏捷工作法对工作的促进和推进。每日站会，让我们对整个团队的工作状况有非常好的把控，及时交流也促进了每一位成员横向能力的培养；每两周一次的评审和回顾，让我们不断根据需求发现新的问题，完善数据模型，使之更贴近操作人员的需求。我将把这种工作思维应用到其他工作中，为企业创造更多价值。

当接到通知要来新材料公司学习信息化智能工厂，内心感到一些迷茫和困惑，毕竟信息化与自己的专业和工作有些距离。但是到了现场学习建设数字化“灯塔工厂”让我有了质的提升。随着项目的推进，我慢慢理解了“灯塔工厂”的目标，要让我们学会通过数字化的思维和方法去解决生产中的实际问题。在今年前期诊断阶段中，我了解到如何对生产装置进行实际能耗收集和对标分析，将数字化工具与实际生产数据有机结合进行统计分析；在数字化用例实施阶段以来，我学习了利用python进行生产数据获取、处理、分析等一整套方法，为车间实际生产操作提供指导，降低了生产装置蒸汽单耗。而在来新材料之前我想都不敢想自己竟然能学会使用python帮助进行数据分析。未来，我也将用自己所学到的数字化方式和方法去识别、分析、解决生产中的实际问题。

唯有脚踏实地、努力学习，才能将不可能变为可能；灯塔由火光点燃，所以象征着希望，希望“今天”新材料公司的学习，可以为“明天”能化公司数字化建设添砖加瓦。

我在DPM用例中主要担任的是数据工程师一职，从6月份至今，经历了DPM项目从业务蓝图，到现在的MVP三废试运行阶段。记得从第一次在会议室参加讨论DPM项目工作流程，对DPM的业务场景的不熟悉，对技术路线的不理解，到现在可以对一些技术难点给出一些解决思路。在这期间学习了机器学习，数据清洗，微服务系统平台，MRS大数据系统，数据抽取，数据转换，PowerBI报表工具。让我深刻理解了从原始数据层到细节数据层，服务数据层的原子指标计算，再到数据应用层，最后生成图形化报表的技术方案。敏捷开发的模式也给了我不一样的工作体验。在传统的工作模式中存在时间成本高的风险和职责的层级之分。而敏捷开发模式，有每日的站会，可以提高解决问题的效率，从而达到项目版本的快速迭代，工作氛围也十分融洽。

前进的道路虽然有一点困难，但是相信在大家的共同努力奋斗下，新材料灯塔工厂的建设一定会更加的美好。

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